Review

Derin Öğrenme Modelleri ve Uygulama Alanlarına İlişkin Bir Derleme

Volume: 10 Number: 2 June 20, 2019

Derin Öğrenme Modelleri ve Uygulama Alanlarına İlişkin Bir Derleme

Öz

Derin öğrenme makine öğreniminin bir koludur. Makine öğreniminin başlarından günümüze kadar geçen süreçte yapay zekaya olan ilgi giderek artmış ve günümüzde en çok kullanılan yapay zeka algoritmaları olan derin öğrenme mimarilerinin ortaya çıkmasını sağlamıştır. Derin öğrenme mimarileri ile birlikte yapay zeka problemlerinin çözümü için pek çok derin öğrenme yaklaşımları geliştirilmiştir. Endüstri, tıp, robotik, görüntü işleme, bilgisayar görmesi, nesne tespiti, ses işleme-tanıma, çeviri, gelecek tahmini, finansal gibi pek çok alanda akıllı çözümler üretmektedir. Bu çalışmada, derin öğrenme mimarileri ve algoritmaları incelenerek, literatürde yapılmış çalışmalar ışığında uygulama alanları temelinde başarımları değerlendirilmiştir. Derin öğrenme mimarileri ile birlikte derin öğrenmede kullanılan kütüphanelere yer verilmiştir. Bununla beraber farklı problemlerin çözümlerine yönelik geliştirilen derin öğrenme mimarileri yer almaktadır.

Anahtar Kelimeler

References

  1. Abadi, M., Agarwal, A., Barham, P., Brevdo, E., Chen, Z., Citro, C., ... & Ghemawat, S. (2016). Tensorflow: Large-scale machine learning on heterogeneous distributed systems. arXiv preprint arXiv:1603.04467.
  2. Abadi, M., Barham, P., Chen, J., Chen, Z., Davis, A., Dean, J., ... & Kudlur, M. (2016, November). TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning. In OSDI (Vol. 16, pp. 265-283).
  3. Ackley, D. H., Hinton, G. E., & Sejnowski, T. J. (1987). A learning algorithm for Boltzmann machines. In Readings in Computer Vision (pp. 522-533).
  4. Akselrod-Ballin, A., Karlinsky, L., Alpert, S., Hasoul, S., Ben-Ari, R., & Barkan, E. (2016). A region based convolutional network for tumor detection and classification in breast mammography. In Deep Learning and Data Labeling for Medical Applications (pp. 197-205). Springer, Cham.
  5. Al Rahhal, M. M., Bazi, Y., AlHichri, H., Alajlan, N., Melgani, F., & Yager, R. R. (2016). Deep learning approach for active classification of electrocardiogram signals. Information Sciences, 345, 340-354.
  6. Alexe, B., Deselaers, T., & Ferrari, V. (2012). Measuring the objectness of image windows. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 34(11), 2189-2202.
  7. An, X., Kuang, D., Guo, X., Zhao, Y., & He, L. (2014, August). A deep learning method for classification of EEG data based on motor imagery. In International Conference on Intelligent Computing (pp. 203-210). Springer, Cham.
  8. An, X., Kuang, D., Guo, X., Zhao, Y., & He, L. (2014, August). A deep learning method for classification of EEG data based on motor imagery. In International Conference on Intelligent Computing (pp. 203-210). Springer, Cham.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

-

Journal Section

Review

Publication Date

June 20, 2019

Submission Date

March 30, 2018

Acceptance Date

December 6, 2018

Published in Issue

Year 2019 Volume: 10 Number: 2

IEEE
[1]F. Doğan and İ. Türkoğlu, “Derin Öğrenme Modelleri ve Uygulama Alanlarına İlişkin Bir Derleme”, DUJE, vol. 10, no. 2, pp. 409–445, June 2019, doi: 10.24012/dumf.411130.

Cited By

Classification of Marble Types Using Machine Learning Techniques

Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi

https://doi.org/10.53448/akuumubd.1268931